|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|现代食品科技|基于近红外光谱技术结合改进的CS-BPNN樱桃番茄SSC和Vc含量检测

基于近红外光谱技术结合改进的CS-BPNN樱桃番茄SSC和Vc含量检测

康明月 罗斌 周亚男 王成 孙鸿雁

现代食品科技2023，Vol.39Issue(8)：287-295,9.
✕
现代食品科技2023，Vol.39Issue(8)：287-295,9.DOI:10.13982/j.mfst.1673-9078.2023.8.0974

基于近红外光谱技术结合改进的CS-BPNN樱桃番茄SSC和Vc含量检测

Soluble Solids Content and Vitamin C Detection in Cherry Tomatoes Based on Near Infrared Spectroscopy Combined with Improved CS-BPNN

康明月 1罗斌 2周亚男 2王成 2孙鸿雁3

作者信息

  • 1. 中国地质大学(北京)数理学院,北京 100000||北京市农林科学院智能装备技术研究中心,信息技术研究中心,北京 100097
  • 2. 北京市农林科学院智能装备技术研究中心,信息技术研究中心,北京 100097
  • 3. 中国地质大学(北京)数理学院,北京 100000
  • 折叠

摘要

关键词

樱桃番茄/杜鹃鸟搜索算法/BP神经网络

Key words

cherry tomatoes/cuckoo search algorithm/backpropagation neural network

引用本文复制引用

康明月,罗斌,周亚男,王成,孙鸿雁..基于近红外光谱技术结合改进的CS-BPNN樱桃番茄SSC和Vc含量检测[J].现代食品科技,2023,39(8):287-295,9.

基金项目

国家自然科学基金项目(11601494) （11601494）

广东省重点领域研发计划(2019B020214005) （2019B020214005）

江苏省科技计划重点及面上项目(BE2021379) （BE2021379）

现代食品科技

OA北大核心CSTPCD

1673-9078

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文